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基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用
引用本文:许敏. 基于粒子群优化的神经网络在教学质量评价中的应用[J]. 无锡职业技术学院学报, 2008, 7(6): 34-36
作者姓名:许敏
作者单位:江南大学,江苏,无锡,214122;无锡职业技术学院,江苏,无锡,214121
摘    要:文章提出了一种将粒子群优化(PSO)算法训练的神经网络用于高校教师教学质量综合评价的方法。该方法使用由PSO训练的BP模型来拟合影响教师教学质量评价的众多指标与评价结果之间的复杂关系。与BP算法比较,该方法在提高误差精度的同时可以加快训练收敛的速度,其泛化性能也比较好。

关 键 词:粒子群优化算法  BP神经网络  教学质量评价

Application of Neural Network Based on Particle Swarm Algorithm for teaching quality evaluation
Xu Min. Application of Neural Network Based on Particle Swarm Algorithm for teaching quality evaluation[J]. , 2008, 7(6): 34-36
Authors:Xu Min
Affiliation:Xu Min ( 1. Jiangnan University, Wuxi 214122, China ; 2. Wuxi Institute of Technology, Wuxi 214121, China)
Abstract:Application of neural network based on particle swarm optimization algorithm for teaching quality evaluation is proposed in the paper. The method uses neural network based on particle swarm algorithm to combine the influencing factors of teaching quality with the result of evaluation. The algorithm can reduce the number of training and error obviously and has better generalization than traditional BP algorithm.
Keywords:PSO  BP neural networks  teaching quality evaluation
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